Дашборды BigQuery могут становиться медленными, дорогими и сложными в управлении. Этот навык помогает создавать источники данных Looker Studio, SQL-модели, фильтры, макеты и средства контроля доступа.

Неудачные решения при проектировании схемы приводят к медленным запросам, дублированию данных и рискованным миграциям. Этот навык помогает проектировать схемы SQL и NoSQL, индексы, связи и планы миграций.

В необработанных наборах данных могут скрываться проблемы качества, тренды и слабые допущения. Этот навык помогает выполнять профилирование, очистку, статистический анализ, визуализацию и подготовку отчетов с воспроизводимыми шагами.

Медленные запросы и расхождение схемы могут усложнять масштабирование приложений на Postgres. Этот навык дает AI-агентам правила для индексов, RLS, пулов соединений и диагностики с учетом Supabase.

Duplicate cleanup can remove unique information when identity rules are unclear. This skill creates evidence-rich reports and gates every mutation behind explicit review.

Командам нужны схемы, которые сохраняют целостность данных и остаются быстрыми по мере роста продуктов. Этот навык превращает доменные требования в проекты SQL или MongoDB с индексами, ограничениями и рекомендациями по миграциям.

Блокчейн-командам нужны быстрые ответы от endpoints SubQuery и SubGraph. Этот skill направляет вопросы на естественном языке через Ask GraphQL MCP для анализа с учетом endpoint.

Веб-страницы сложно преобразовывать в чистые данные, пригодные для повторного использования. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code использовать Crawl4AI для рабочих процессов краулинга, генерации markdown и извлечения данных.

Настройка векторного поиска может впустую расходовать память и скрывать регрессии recall. Этот навык дает практические бенчмарки, рекомендации по параметрам и проверки мониторинга для production-индексов.

Проекты векторного поиска требуют четких архитектурных решений до того, как команды выберут индекс или базу данных. Этот навык помогает проектировать извлечение данных, стратегию эмбеддингов и настройку производственных систем.

Командам нужны точные рекомендации по настройке Neon для драйверов, API и локальных рабочих процессов. Этот skill направляет Claude, Codex и Claude Code к официальным справочным материалам Neon.

Команды стартапов часто отслеживают слишком много метрик или упускают показатели, которых ожидают инвесторы. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code создавать сфокусированные планы метрик с формулами, бенчмарками и периодичностью анализа.

Основателям стартапов нужны надежные прогнозы для планирования, найма и привлечения финансирования. Этот навык структурирует предположения в анализ выручки, затрат, численности команды, денежного потока и сценариев.

Сложная работа с SQL может замедлять команды, когда схемы, индексы и рабочие нагрузки неясны. Этот навык помогает с настройкой запросов, проектированием схем и выбором облачных баз данных.

Реализации Segment часто теряют согласованность между браузерными, серверными и целевыми рабочими процессами. Этот навык дает Claude, Codex и Claude Code структурированные рекомендации по проектированию отслеживания и управлению данными.

Работа с отслеживанием Segment требует точных схем и правил идентификации. Этот skill проводит Claude, Codex и Claude Code через рабочие процессы Rube MCP для событий, пользователей, групп, страниц, alias и пакетных операций.

Обзоры риска портфеля требуют согласованных расчетов VaR, CVaR, просадки и доходности с поправкой на риск. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code применять понятные шаблоны расчета метрик риска.

Торговые решения могут скрывать риски концентрации, просадки и размера позиции. Этот навык структурирует обзоры рисков, отслеживание R-multiple, планы хеджирования и дисциплину стоп-лоссов.

RAG-проекты часто терпят неудачу, потому что качество извлечения слабое или не измеряется. Этот навык помогает выбирать подходы к разбиению на фрагменты, эмбеддингам, векторному поиску, гибридному извлечению, переранжированию и оценке.

Работа в количественных финансах требует дисциплинированного моделирования, реалистичных бэктестов и оценки с учетом риска. Этот навык структурирует исследование с помощью метрик, этапов валидации и рекомендаций по анализу портфеля.